GNSS桥梁变形监测数据降噪研究

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桥梁作为交通的关键枢纽和控制节点,是国家的重要基础设施之一,其运行监测及维修养护需要高精度变形监测的支持与保障。随着全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的日益完善,其在高精度位移监测领域得到了广泛应用。变形数据的处理需要有可靠的分析方法与较高的精度,而GNSS变形监测易受多路径效应和接收机背景噪声的影响,导致变形监测数据精度不高,局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)是一种新的能够针对非平稳、多分量信号自适应地进行多尺度分解与处理的时频分析方法,其吸取了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法的优点,并对EMD存在的部分问题在理论上进行了改进。本文以鄱阳湖二桥的GNSS变形监测数据为基础,研究了GNSS监测数据预处理、基于EMD与改进的LMD等方法的数据降噪、模态参数提取等问题,在此基础上开发了GNSS桥梁变形监测数据降噪软件(GNSS_DNR),主要工作如下:(1)系统性概述了GNSS技术在桥梁变形监测领域的研究背景、应用情况和变形数据降噪方法的发展现状,在此基础上提出了本文的研究内容。总结了EMD、LMD方法的基本原理和算法实现流程,并通过模拟数据对比了LMD与EMD两种方法降噪的能力,结果表明LMD方法相比传统EMD方法降噪效果更佳。(2)针对传统LMD降噪方法存在部分信噪混叠以及直接将分界乘积函数(Product Function,PF)分量归入高频噪声项剔除,造成部分真实信号被“淹没”等问题,本文提出了一种多重分解降噪的改进LMD方法。该方法首先将LMD分解得到的第一个PF分量剔除,然后将第二个PF分量至分界PF分量作为高频信号重构,对高频重构信号进行下一次LMD分解,获取其中的有用信息,多次重复此过程,最后将所有获得的低频信号累加,即可达到降噪的目的。设计几组仿真数据对该方法的有效性进行验证,降噪后图像直观显示和降噪评价指标定量地表明,改进的LMD降噪算法的降噪性能优于传统LMD降噪和EMD降噪方法。(3)在(1)、(2)的研究基础上,设计并开发了GNSS_DNR:GNSS桥梁变形监测数据降噪软件,可实现GNSS数据预处理、基于EMD、LMD及其改进方法的数据降噪、时间序列图绘制与统计分析和频谱分析等多种功能。结合不同类型信号添加不同噪声的三组模拟数据对该软件的有效性和算法的可靠性进行了验证和测试,测试结果表明软件的整体表现较好,降噪算法可靠有效。(4)以鄱阳湖二桥GNSS变形监测实测数据为实例,在对比三种粗差检测算法后,采用莱茵达(3σ)准则对GNSS桥梁变形监测数据进行了预处理,在GNSS_DNR软件上使用改进的LMD方法进行了降噪,对降噪后的变形序列采用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)提取了桥梁的振动频率,布设在桥梁跨中对称位置的两个GNSS监测站的频谱分析结果具有高度一致性,表明了本文所提出的改进LMD降噪算法对桥梁结构模态参数识别的有效性和实用性。
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